Recursos tecnológicos para detectar desvios em pesquisas de opinião pública

Temos neste ano as eleições municipais, foco de muitos candidatos que procuram se perpetuar no poder, ou para novatos alcançarem cargos políticos, desenvolverem relacionamentos e, talvez, constituírem uma via entre os seus eleitores. Uma coisa é certa: querem o poder e, muitas vezes, a qualquer custo.

Ter condições, como eleitores, de darmos o nosso voto através de urnas eletrônicas, deixa claro o quanto estamos caminhando cada vez mais para um mundo digital, passando de um meio obsoleto como o papel, para votarmos através de dispositivos eletrônicos.

No campo da matemática estatística temos a Teoria da Informação, que é a ideia de que a informação pode ser medida como qualquer outro item que já é medido no cotidiano, tais como trabalho, força, impedância, volume, área, entre outros.

A estatística é o ramo da matemática que procura modelar o mundo baseado em um conjunto de dados que subsidiam uma análise. Selecionamos um grupo, o objeto da pesquisa, classificamos o conjunto de dados que este grupo emite e chegamos num resultado. As pesquisas de opinião, que sempre temos acesso durante este período, agrupam dados e demonstram com base nessa análise a “vontade” deste grupo. No caso das eleições, o nosso grupo é uma quantidade de eleitores que são escolhidos em determinados pontos de uma cidade e opinam sobre a sua intenção de voto. Os dados são tabulados e chega-se a um resultado, que muitas vezes pode ser discrepante do que é definitivamente demonstrado na hora da apuração dos votos.

Neste ponto, parece termos uma problemática, já que no caso das pesquisas de intenção de votos estamos lidando com seres humanos e com a subjetividade que faz parte da nossa natureza, ou seja, podemos mudar a nossa escolha a qualquer momento, seja pela nossa emoção, seja pela percepção em relação à um determinado assunto em determinado momento no tempo, e em muitos casos até pela imposição da vontade de alguém.

Utilizando da Teoria da Informação, temos, portanto, que partir do princípio que o entrevistado é uma fonte que gera “símbolos”, ou seja, sua intenção de voto, porém, diferente do que é observado nos estudos relacionados à esta teoria, a fonte emissora possui memória, portanto possui o histórico de tudo que permeia a sua vida. Assim, analisamos o entrevistado que emite um dado que já pode ser formado com algum tipo de erro, não sendo detectado na tabulação da pesquisa. Mas como lidarmos com esta situação? Como podemos definir um modelo que seja capaz de detectar desvios, ou algo que seja induzido ao erro?

Como estamos cada vez mais nos encaminhando à era digital, devemos então nos apropriar de máquinas já existentes, que sejam capazes de esquadrinhar o corpo humano em busca dos sinais que são gerados e que possa medir outros itens que não são considerados em pesquisas de opinião de votos, tais como nível de estresse, batimentos cardíacos e ondas cerebrais, ou seja, equipamentos médicos que mapeiam uma pessoa, produzindo informação que dê base para categorizar como verdadeiro ou falso o dado que é emitido verbalmente pelo emissor da opinião, juntamente com itens já medidos, como renda, escolaridade, entre outros, traçando completamente o perfil do entrevistado. O corpo humano emite sinais que, classificado da maneira correta, pode nos auxiliar na detecção de itens que passam despercebidos na hora da pesquisa. Consideramos, portanto, que o emissor da informação nos informa um dado através da fala que difere da sua intenção real, assim a utilização de meios digitais para a pesquisa funciona como um mecanismo de detecção e correção de erros.

Como lidamos com dados estatísticos, quanto mais confiável for a emissão de um sinal, melhores serão os nossos resultados. Devemos, portanto, nos aproveitar dos meios tecnológicos que possuímos para traduzirmos dados subjetivos em conteúdo livre de falhas, uma vez que o “símbolo” pode emitir um conteúdo errôneo, assim, o mapeamento deste perfil através da tecnologia poderá identificar qualquer anormalidade no “sinal” emitido por esta fonte, traduzindo para o resultado que condiz com o mais próximo da realidade.

A tecnologia já existente poderia nos auxiliar no modo em que mensuramos estes dados, adicionando itens que não são tabulados em uma pesquisa.

Assim, podemos inferir que a utilização destes equipamentos tecnológicos, adequados para medir o conteúdo biológico produzido pelo corpo humano, juntamente com algoritmos que são capazes de mapear o comportamento humano, poderá adicionar confiabilidade à uma pesquisa, que possa torná-la livre dos “erros” inerentes à subjetividade do ser humano.

(*) Gabriel Perazzo é analista de redes da empresa CYLK.